10 trechos de código obrigatórios que podem ajudar os profissionais de controle de qualidade na triagem de bugs e na identificação de defeitos.  Entre as muitas responsabilidades que definem o papel do QA, a triagem de bugs é um processo crucial, examinando os problemas relatados e identificando aqueles que exigem atenção imediata. Para turbinar esse estágio crucial do ciclo de vida   , o controle de qualidade precisa de ferramentas poderosas à sua disposição, incluindo trechos de código que contenham uma riqueza de insights e eficiências. de desenvolvimento de software    . Como profissional de controle de qualidade, esses trechos cuidadosamente selecionados servem como roteiro através de bases de código complexas, ajudando você a   . A triagem de bugs é complexa descobrir defeitos ocultos e a melhorar a qualidade geral do software   Esses trechos de código ajudarão na triagem de bugs e deixarão você um passo mais perto de obter uma entrega de software perfeita.  1. Registrar declarações  As instruções de log são essenciais para compreender o fluxo de execução e o comportamento do aplicativo durante diferentes cenários. Ao adicionar mensagens de log bem posicionadas em todo o código, os desenvolvedores e profissionais de controle de qualidade podem rastrear como o aplicativo processa dados, funções e eventos.  As instruções de log fornecem insights sobre valores de variáveis, chamadas de métodos e possíveis erros. Em um contexto de teste, as mensagens de log podem ser usadas para rastrear a sequência de eventos durante as execuções de teste e identificar qualquer comportamento inesperado que possa exigir investigação adicional.   print("Debug message: Something happened here.")  Adicione instruções de log estrategicamente em todo o seu código para rastrear o fluxo e identificar possíveis problemas.  2. Rastreamento de pilha  Quando ocorre uma exceção no código, um rastreamento de pilha é gerado, mostrando a sequência de chamadas de função que levaram à exceção. O rastreamento de pilha é inestimável para depuração, pois ajuda a identificar o local exato no código onde ocorreu a exceção.  Esse insight ajuda os profissionais de controle de qualidade na triagem de bugs e na compreensão da causa raiz de um problema, permitindo que os desenvolvedores corrijam o problema rapidamente. O rastreamento de pilha também mostra o contexto em que ocorreu o erro, fornecendo pistas essenciais sobre o estado do aplicativo durante a exceção.   import traceback try:    # code that may raise an exception except Exception as e:    traceback.print_exc()  Capture e imprima o rastreamento de pilha quando ocorrer uma exceção para entender a origem e o contexto do erro.  3. Afirmação  Asserções são verificações de integridade colocadas no código para validar certas condições ou suposições. Eles são inestimáveis durante o desenvolvimento e os testes porque ajudam a detectar erros no início do processo.  Quando uma afirmação falha, indica imediatamente que algo inesperado aconteceu. Durante a triagem de controle de qualidade, identificar e analisar falhas de asserção pode ajudar a restringir a seção de código problemática e destacar possíveis problemas que precisam ser resolvidos.   assert condition, "Error message"  Use asserções para verificar se determinadas condições foram atendidas, ajudando a detectar problemas no início do desenvolvimento ou durante os testes.  4. Ponto de interrupção de depuração  Definir um ponto de interrupção de depuração permite que desenvolvedores e profissionais de controle de qualidade pausem a execução do código em linhas específicas. Isso permite inspecionar interativamente o estado das variáveis e o fluxo do programa naquele ponto específico.  Auxilia na compreensão da lógica e do fluxo de dados, auxiliando na identificação de bugs, valores incorretos ou condições inesperadas. Os pontos de interrupção são especialmente úteis quando a causa de um bug não é aparente e requer uma investigação mais profunda.   import pdb pdb.set_trace()  Coloque pontos de interrupção para pausar a execução do código em uma linha específica e inspecionar variáveis e fluxo de execução de forma interativa.  5. Registro  O registro em log é uma prática valiosa para registrar eventos, dados e erros críticos durante o tempo de execução do aplicativo. Os logs fornecem dados históricos que ajudam a entender como o aplicativo se comporta em diversas situações.  Durante a triagem de controle de qualidade, as mensagens de log podem ser usadas para rastrear a sequência de eventos que levam a um problema ou identificar padrões de falha. Ao analisar as informações de log, os profissionais de controle de qualidade podem descobrir padrões ou problemas recorrentes e compartilhar detalhes relevantes com os desenvolvedores para depuração e correção.   import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')  Configure o log para registrar eventos e informações importantes durante a execução do código.  6. Perfil de tempo  O perfil de tempo é usado para medir o tempo de execução de seções ou funções específicas de código. Ele permite que os profissionais de controle de qualidade identifiquem gargalos de desempenho, como funções de execução lenta ou consultas de banco de dados.  A criação de perfil do código pode revelar áreas onde otimizações são necessárias, garantindo que o aplicativo seja executado com eficiência e proporcionando uma melhor experiência ao usuário.   import time start_time = time.time() # Code to be profiled print("Execution time:", time.time() - start_time)  Meça o tempo de execução de seções de código específicas para identificar gargalos de desempenho.  7. Solicitações de rede (biblioteca de solicitações Python)  Em aplicativos modernos, é comum interagir com APIs e serviços web. Usar a biblioteca Python Requests simplifica a criação de solicitações HTTP e o tratamento de respostas.  Para profissionais de QA, isso é crucial para validar APIs e garantir que a aplicação se comunique corretamente com serviços externos. Ajuda a identificar problemas relacionados à conectividade de rede, erros do servidor ou respostas incorretas da API.   import requests response = requests.get(url) if response.status_code == 200:    # Process successful response else:    # Handle error cases  Use a biblioteca Python Requests para fazer solicitações HTTP e lidar com as respostas adequadamente.  8. Consulta de banco de dados (Python SQLite)  As consultas ao banco de dados são fundamentais quando uma aplicação interage com um banco de dados. Para a triagem de controle de qualidade, as consultas ao banco de dados são essenciais para verificar a integridade, consistência e precisão dos dados.  Ao executar consultas e analisar os resultados, os profissionais de controle de qualidade podem identificar problemas como armazenamento incorreto de dados, falhas na manipulação de dados ou erros de recuperação de dados.   import sqlite3 connection = sqlite3.connect("database.db") cursor = connection.cursor() cursor.execute("SELECT * FROM table_name WHERE condition") result = cursor.fetchall() connection.close()  Execute consultas ao banco de dados para verificar a integridade dos dados e solucionar problemas com interações com o banco de dados.  9. Validação de dados  A validação de dados é crítica para garantir que os dados de entrada estejam corretos e cumpram o formato ou as restrições esperados. Durante a triagem de controle de qualidade, as funções de validação de dados ajudam a identificar problemas relacionados a dados inválidos ou inesperados que podem levar a falhas de aplicativos, resultados incorretos ou vulnerabilidades de segurança.  A validação de dados adequada evita que dados problemáticos se propaguem pelo aplicativo e causem mais problemas.   def is_valid_email(email):    # Check email format    return True if re.match(r"[^@]+@[^@]+\.[^@]+", email) else False  Crie funções de validação para garantir que os dados de entrada atendam a determinados critérios antes do processamento.  10. Asserção da Estrutura de Teste  Estruturas de teste, como PyTest, fornecem uma abordagem estruturada para escrever e executar casos de teste. Asserções em casos de teste são usadas para verificar os resultados esperados e os resultados reais. Quando um teste falha, algo não está funcionando conforme planejado.  Essas afirmações ajudam a identificar regressões, alterações de código que impactam involuntariamente a funcionalidade existente ou a descobrir novos bugs. As estruturas de teste garantem que o aplicativo mantenha o comportamento desejado ao longo do tempo e auxiliam na manutenção da qualidade do software.   import pytest def test_function():    assert result == expected_result, "Test failed, result didn't match the expected value."  Use estruturas de teste como PyTest para escrever e executar casos de teste, facilitando a identificação de bugs funcionais.  Lidando com triagem de bugs com lançamento  Inteligência de triagem de bugs com lançamento  A triagem de bugs é uma parte essencial do ciclo de vida de desenvolvimento de software. Exige estratégias e ferramentas para analisar e resolver defeitos de forma eficiente. Os dez trechos de código indispensáveis discutidos neste artigo constituem uma parte crítica do kit de ferramentas do profissional de controle de qualidade, auxiliando no rastreamento da execução de aplicativos, na validação de dados, na investigação de bugs e na manutenção da qualidade do software. No entanto, é importante lembrar que esses trechos são apenas uma parte do seu kit de ferramentas de triagem.  O Launchable capacita as equipes a   com observabilidade inteligente de testes, com uma visão abrangente do desempenho dos testes. Ao identificar testes instáveis e aproveitar dados históricos por meio de aprendizado de máquina, o Launchable otimiza a seleção de testes, economizando recursos. lidar com a triagem de bugs  Por meio de dados históricos e algoritmos de ML, o Launchable prioriza testes com base no tempo de execução e na capacidade de detecção de bugs. Isso acelera a detecção de bugs, levando a uma resolução mais rápida do problema.  A análise preditiva do Launchable avalia o impacto dos bugs por meio de testes afetados, auxiliando na alocação de recursos e nas decisões informadas de triagem de bugs.  Ajuste os conjuntos de testes concentrando-se em testes críticos, reduzindo a redundância e otimizando o uso de recursos. Isso aumenta a eficiência durante a triagem e o desenvolvimento de bugs.  Simplifique a triagem de bugs identificando prováveis falhas de teste, agilizando o processo de descoberta. A análise preditiva mede o impacto dos bugs, informando as consequências da inação. Minimize o desperdício de recursos e maximize a eficiência – faça a triagem de bugs com confiança com o Launchable.  Também publicado  aqui.

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Simplificando a triagem de bugs: 10 trechos de código essenciais para equipes de controle de qualidade

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